Aumento de atraso Calculadora

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Características de atraso CMOS

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✖O atraso de subida intrínseco no estágio atual é a parte do atraso de subida que é inerente ao circuito e não é afetada por fatores externos como carga.ⓘ Atraso de subida intrínseco [t_ir]			+10% -10%
✖A resistência de subida é definida como a resistência encontrada durante a transição de subida do sinal de saída.ⓘ Resistência à subida [R_rise]			+10% -10%
✖A capacitância de atraso representa a capacitância no estágio atual, que é a capacitância total no nó de saída.ⓘ Capacitância de atraso [C_d]			+10% -10%
✖O aumento da inclinação é definido como a taxa na qual a tensão do sinal de entrada aumenta.ⓘ Elevação da inclinação [t_sr]			+10% -10%
✖Atraso anterior é definido como a saída anterior obtida na porta ou atraso passado que é observado pela porta.ⓘ Atrasar Anterior [t_prev]			+10% -10%

✖Delay Rise o tempo que leva para a saída de uma porta mudar de algum valor para 1 é chamado de atraso de subida.ⓘ Aumento de atraso [T_d]

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Fórmula

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Aumento de atraso

Fórmula

`"T"_{"d"} = "t"_{"ir"}+("R"_{"rise"}*"C"_{"d"})+("t"_{"sr"}*"t"_{"prev"})`

Exemplo

`"98.484ns"="2.1ns"+("7.68mΩ"*"12.55μF")+("100ns"*"5.6ns")`

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Aumento de atraso Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Aumento de atraso = Atraso de subida intrínseco+(Resistência à subida*Capacitância de atraso)+(Elevação da inclinação*Atrasar Anterior)
T_d = t_ir+(R_rise*C_d)+(t_sr*t_prev)
Esta fórmula usa 6 Variáveis

Variáveis Usadas

Aumento de atraso - (Medido em Segundo) - Delay Rise o tempo que leva para a saída de uma porta mudar de algum valor para 1 é chamado de atraso de subida.
Atraso de subida intrínseco - (Medido em Segundo) - O atraso de subida intrínseco no estágio atual é a parte do atraso de subida que é inerente ao circuito e não é afetada por fatores externos como carga.
Resistência à subida - (Medido em Ohm) - A resistência de subida é definida como a resistência encontrada durante a transição de subida do sinal de saída.
Capacitância de atraso - (Medido em Farad) - A capacitância de atraso representa a capacitância no estágio atual, que é a capacitância total no nó de saída.
Elevação da inclinação - (Medido em Segundo) - O aumento da inclinação é definido como a taxa na qual a tensão do sinal de entrada aumenta.
Atrasar Anterior - (Medido em Segundo) - Atraso anterior é definido como a saída anterior obtida na porta ou atraso passado que é observado pela porta.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Atraso de subida intrínseco: 2.1 Nanossegundo --> 2.1E-09 Segundo (Verifique a conversão aqui)
Resistência à subida: 7.68 Miliohm --> 0.00768 Ohm (Verifique a conversão aqui)
Capacitância de atraso: 12.55 Microfarad --> 1.255E-05 Farad (Verifique a conversão aqui)
Elevação da inclinação: 100 Nanossegundo --> 1E-07 Segundo (Verifique a conversão aqui)
Atrasar Anterior: 5.6 Nanossegundo --> 5.6E-09 Segundo (Verifique a conversão aqui)

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

T_d = t_ir+(R_rise*C_d)+(t_sr*t_prev) --> 2.1E-09+(0.00768*1.255E-05)+(1E-07*5.6E-09)

Avaliando ... ...

T_d = 9.848400056E-08

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

9.848400056E-08 Segundo -->98.48400056 Nanossegundo (Verifique a conversão aqui)

RESPOSTA FINAL

98.48400056 ≈ 98.484 Nanossegundo <-- Aumento de atraso

(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

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Créditos

Criado por Shobhit Dimri

Instituto de Tecnologia Bipin Tripathi Kumaon (BTKIT), Dwarahat

Shobhit Dimri criou esta calculadora e mais 900+ calculadoras!

Verificado por Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod verificou esta calculadora e mais 1900+ calculadoras!

< 13 Características de atraso CMOS Calculadoras

Aumento de atraso

Vai Aumento de atraso = Atraso de subida intrínseco+(Resistência à subida*Capacitância de atraso)+(Elevação da inclinação*Atrasar Anterior)

Atraso de portas de propagação de 1 bit

Vai Atraso total de propagação = Atraso no caminho crítico-((Portões no Caminho Crítico-1)*Atraso da porta AND OR+Atraso da porta XOR)

Atraso do portão AND-OR na célula cinza

Vai Atraso da porta AND OR = (Atraso no caminho crítico-Atraso total de propagação-Atraso da porta XOR)/(Portões no Caminho Crítico-1)

Atraso de propagação no circuito

Vai Atraso de propagação do circuito = (Atraso de propagação alto a baixo+Atraso de propagação baixo a alto)/2

Atraso de propagação sem capacitância parasita

Vai Capacidade de atraso de propagação = Atraso de propagação do circuito/Atraso normalizado

Atraso de propagação

Vai Atraso total de propagação = Atraso normalizado*Capacidade de atraso de propagação

Atraso Normalizado

Vai Atraso normalizado = Atraso total de propagação/Capacidade de atraso de propagação

Linha de atraso controlada por tensão

Vai Linha de atraso controlada por tensão = Pequeno atraso de desvio/Ganho VCDL

Atraso de pequeno desvio

Vai Pequeno atraso de desvio = Ganho VCDL*Linha de atraso controlada por tensão

Ganho VCDL

Vai Ganho VCDL = Pequeno atraso de desvio/Linha de atraso controlada por tensão

Taxa de margem

Vai Taxa de borda = (Tempo de subida+Tempo de outono)/2

Tempo de outono

Vai Tempo de outono = 2*Taxa de borda-Tempo de subida

Tempo de subida

Vai Tempo de subida = 2*Taxa de borda-Tempo de outono

Aumento de atraso Fórmula

Aumento de atraso = Atraso de subida intrínseco+(Resistência à subida*Capacitância de atraso)+(Elevação da inclinação*Atrasar Anterior)
T_d = t_ir+(R_rise*C_d)+(t_sr*t_prev)

Por que os modelos lineares são suprimidos pelos modelos não lineares?

Os modelos lineares são muitas vezes suprimidos ou superados por modelos não lineares devido às suas limitações inerentes na captura de relacionamentos complexos e intrincados presentes em muitos conjuntos de dados do mundo real. Os modelos não lineares oferecem maior flexibilidade e precisão na representação desses padrões complexos, tornando-os mais adequados para uma ampla gama de tarefas. Os modelos não lineares podem capturar relações curvas, oscilantes e interativas que os modelos lineares lutam para representar. Em domínios onde as relações de dados são inerentemente não lineares, como biologia, finanças e comportamento humano, os modelos não lineares são excelentes para revelar a dinâmica subjacente. Apesar de suas vantagens, os modelos não lineares podem ser computacionalmente intensivos e menos interpretáveis do que os modelos lineares. No entanto, sua capacidade de modelar relacionamentos intrincados com precisão muitas vezes supera essas desvantagens.

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